【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种智能客户服务的对话方法和对话装置。
技术介绍
1、近年来，银行越来越多地采用智能客户服务技术，如聊天机器人和虚拟助理，以改善其客户服务体验。智能客户服务技术一般由人工智能(artificial intelligence，ai)和机器学习(machine learning，ml)算法驱动，可以理解并以对话的方式回应客户的询问。
2、银行智能客户服务可以在不与客户直接交谈的情况下，同时处理大量的客户咨询，并可以提供7*24小时支持，有利于减少客户的等待时间，提高客户满意度。
3、但是，目前的智能客户服务技术在有些场景中不能快速有效地解决客户的疑问，影响用户体验。
技术实现思路
1、本申请提供了一种智能客户服务的对话方法和对话装置，用于解决智能客户服务技术在有些场景中不能快速有效地解决客户的疑问，影响用户体验的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种智能客户服务的对话方法，包括：响应于客户的输入操作，得到第一信息，第一信息为文本信息或者语音信息，第一信息所表示的语言类型包括外文或者中文，中文包括普通话或者方言；若第一信息所表示的语言类型不是普通话，则将第一信息转换为第二信息，第二信息所表示的语言类型为普通话；分析第二信息含义，得到第二信息所表述的需求；分析第二信息的词语、句子结构以及语气，得到第二信息所包含的客户的情绪；基于第二信息所表述的需求和第二信息所包含的客户的情绪，从数据库中选择相应的第三信息，第三信息用于回复第一
3、本申请提供的智能客户服务的对话方法，无论客户使用什么类型的语言，均可以识别出客户输入的文本信息或者语音信息中客户的情绪和客户的需求，并基于客户的情绪和客户的需求通过客户所使用的语言类型为客户提供富有同情心的回复，有利于提高解决客户疑问的效率，也有利于提高客户满意度和忠诚度。
4、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，第三信息是模型针对第二信息输出的，模型包括第一模型、第二模型以及第三模型，第一模型用于分析第二信息含义，第二模型用于分析第二信息的词语、句子结构以及语气，第三模型用于从数据库中选择相应的第三信息；方法还包括：获取训练样本，训练样本包括多语言数据、多语言数据对应的客户需求、多语言数据对应的客户情绪以及用于对多语言数据进行回复的回复信息，多语言数据用于表示各种方言的语音和文本数据以及各种外文的语音和文本数据，回复信息为客户反馈的满意程度大于或等于预设程度的信息；将多语言数据作为第一初始模型的输入，将多语言数据对应的客户需求作为第一初始模型的标签，对第一初始模型进行训练，得到第一模型；将多语言数据作为第二初始模型的输入，将多语言数据对应的客户情绪作为第二初始模型的标签，对第二初始模型进行训练，得到第二模型；将多语言数据对应的客户需求和多语言数据对应的客户情绪作为第三初始模型的输入，将回复信息作为第三初始模型的标签，对第三初始模型进行训练，得到第三模型。
5、本申请提供的智能客户服务的对话方法，通过模型识别出客户输入的文本信息或者语音信息中客户的情绪和客户的需求，并基于客户的情绪和客户的需求通过客户所使用的语言类型为客户提供富有同情心的回复，有利于提高识别速度。
6、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，将多语言数据作为第一初始模型的输入之前，方法还包括：通过以下至少一种方式对多语言数据进行预处理：对多语言数据进行文本符号化；删除多语言数据中的停顿词、特殊符号、统一资源定位符以及标点符号；或者，对多语言数据进行词性化、词干化或者词形还原。
7、本申请提供的智能客户服务的对话方法，对多语言数据进行预处理，使其更加规范，将与处理后的多语言数据输出至模型中对模型进行训练，有利于提高模型的训练速度。
8、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，第一模型包括词嵌入、位置编码、自注意力机制以及前馈神经网络，词嵌入的输入为第一模型的输入，词嵌入的输出为位置编码的输入，位置编码的输出为自注意力机制的输入，自注意力机制的输出为前馈神经网络的输入，前馈神经网络的输出为第一模型的输出。
9、这样，词嵌入为输入序列中单词的初始表示，位置编码被添加到词嵌入中以纳入位置信息，自注意力机制被用来捕捉序列中单词之间的依赖关系，注意层的输出由前馈神经网络处理，以捕捉非线性的依赖关系，有利于使第一模型可以对多语言进行理解以得到客户的需求。
10、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，第一模型还包括多头注意力，多头注意力的输入为自注意力机制的输出，多头注意力的输出为前馈神经网络的输入。
11、这样，词嵌入为输入序列中单词的初始表示，位置编码被添加到词嵌入中以纳入位置信息，自注意力机制被用来捕捉序列中单词之间的依赖关系，多头注意力使模型能够并行地学习不同的关系，注意层的输出由前馈神经网络处理，以捕捉非线性的依赖关系，有利于使第一模型可以对多语言进行理解以得到客户的需求。
12、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，方法还包括：通过准确性、精确性、召回率或f1得分中的至少一个对第二模型的识别准确度进行评估；若第二模型的识别准确度不满足预设要求，则将多语言数据作为第二模型的输入，将多语言数据对应的情绪作为第二模型的标签，对第二模型进行训练，直至训练后的模型的识别准确度满足预设要求。
13、这样，处理设备训练第二模型之后，可以使用适当的指标对训练好的模型进行评估，有利于使第二模型更好地识别输入信息所包含的情绪。
14、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，方法还包括：在客户沟通完成后，提示客户对第三信息的满意程度进行反馈；接收客户的反馈信息，反馈信息为文本信息或者语音信息。这样，基于客户的反馈信息对第三信息进行评价，有利于了解本申请的方法的可行性。
15、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，方法还包括：保存第一信息、第二信息所表述的需求和第二信息所包含的客户的情绪，第三信息以及客户的反馈信息以用于对第三信息进行调整。在实际使用过程中，可以保存相关信息，后续可以整理为反馈数据集对本申请提供的方法进行调整，有利于对本申请提供的方法进行优化，以提高多语言识别和情绪识别的准确度。
16、第二方面，本申请提供了一种智能客户服务的对话装置，包括：获取模块和处理模块。其中，获取模块用于：响应于客户的输入操作，得到第一信息，第一信息为文本信息或者语音信息，第一信息所表示的语言类型包括外文或者中文，中文包括普通话或者方言；处理模块用于：若第一信息所表示的语言类型不是普通话，则将第一信息转换为第二信息，第二信息所表示的语言类型为普通话；分析第二信息含义，得到第二信息所表述的需求；分析第二信息的词语、句子结构以及语气，得到第二信息所包含的客户的情绪；基于第二信息所表述的需求和第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能客户服务的对话方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三信息是模型针对所述第二信息输出的，所述模型包括第一模型、第二模型以及第三模型，所述第一模型用于分析所述第二信息含义，所述第二模型用于分析所述第二信息的词语、句子结构以及语气，所述第三模型用于从所述数据库中选择相应的所述第三信息；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多语言数据作为第一初始模型的输入之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括词嵌入、位置编码、自注意力机制以及前馈神经网络，所述词嵌入的输入为所述第一模型的输入，所述词嵌入的输出为所述位置编码的输入，所述位置编码的输出为所述自注意力机制的输入，所述自注意力机制的输出为所述前馈神经网络的输入，所述前馈神经网络的输出为所述第一模型的输出。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一模型还包括多头注意力，所述多头注意力的输入为所述自注意力机制的输出，所述多头注意力的输出为所述前馈神经网络的输入。
6.根据
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种智能客户服务的对话装置，其特征在于，包括：
10.一种智能客户服务的对话装置，其特征在于，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储计算机程序，当所述处理器调用所述计算机程序时，使得所述装置执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序包括用于实现如权利要求1至8中任一项所述的方法的指令。
12.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括计算机程序代码，其特征在于，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种智能客户服务的对话方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三信息是模型针对所述第二信息输出的，所述模型包括第一模型、第二模型以及第三模型，所述第一模型用于分析所述第二信息含义，所述第二模型用于分析所述第二信息的词语、句子结构以及语气，所述第三模型用于从所述数据库中选择相应的所述第三信息；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多语言数据作为第一初始模型的输入之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括词嵌入、位置编码、自注意力机制以及前馈神经网络，所述词嵌入的输入为所述第一模型的输入，所述词嵌入的输出为所述位置编码的输入，所述位置编码的输出为所述自注意力机制的输入，所述自注意力机制的输出为所述前馈神经网络的输入，所述前馈神经网络的输出为所述第一模型的输出。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一模型还包括多头注意力，所述多头注意力的输入为所述自注意...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈鑫，孙婷，罗秉安，张雨顺，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。